Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Gemini 3 ProProfile

GPT-5.1Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemini 3 Pro

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Google का Gemini 3 Pro जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 2M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 118 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$12 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 62/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index62 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$12.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

76.2%

OpenAI

GPT-5.1

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.1 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 130 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.25/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 60/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

74.9%

एक नज़र में मुख्य अंतर

GPT-5.1 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 3 Pro has a larger context window (2M vs 400K tokens).
GPT-5.1 is faster at 130 tok/s vs 118 tok/s.
Gemini 3 Pro leads on SWE-bench coding (76.2% vs 74.9%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Gemini 3 Pro	GPT-5.1
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	62	60
Provider	Google	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$2.00 / 1M	$1.25 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$12.00 / 1M	$10.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.74 / 1M	$1.34 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	2M tokens~3,000 A4 pages of text	400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	66K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	118 tok/s	130 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	76.2%	74.9%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	73.5%	72.1%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.20 / 1M	$0.13 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Gemini 3 Pro

+1.3% SWE-bench lead

Cost

GPT-5.1

1.3x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5.1

+10% faster generation

Context

Gemini 3 Pro

2M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini 3 ProGPT-5.1

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

76.2%vs74.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

73.5%vs72.1%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

86.8%vs86.1%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1384ptsvs1368pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12.9%vs12.1%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

47.9%vs46.7%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

44.8%vs43.2%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs71.8%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

92.8%vs91.2%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

84.6%vs77.9%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

118 tok/s vs130 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Gemini 3 Pro1.80s

GPT-5.11.20s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemini 3 Pro6.04s

GPT-5.15.05s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemini 3 Pro Monthly API Bill

$14.10 / month

$2/1M in · $12/1M out

GPT-5.1 Monthly API Bill

$11.06 / month

$1.25/1M in · $10/1M out

GPT-5.1 saves approximately $3.04 / month (22%) under this workload.1.3x Savings

Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages

2M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 76.2% · GPQA Diamond 73.5%)
118 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1800ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$2/$12 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

GPT-5.1 · Strengths & Key Advantages

400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.9% · GPQA Diamond 72.1%)
130 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1200ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1.25/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Gemini 3 Pro	GPT-5.1
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$2.40	$1.45
Output Tokens / Task Tokens generated per task	60K	52K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	31K	28K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Gemini 3 Pro	GPT-5.1
Official API Model ID (SDK)	models/gemini-3-pro	gpt-5-1
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-11	2025-11
Knowledge Cutoff	January 2025	October 2024
Architecture	Sparse Multimodal MoE	Unified Reasoning (Instant & Thinking)
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens	Flat rate ($1.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.2/1M with configurable TTL	Automatic prefix caching at $0.125/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision, audio, video	text, vision
Output Modalities	text	text

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3 Pro or GPT-5.1?

Gemini 3 Pro is more intelligent. It scores 62 compared with 60 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.1 is faster, generating 130 tokens per second compared with 118 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.1 is cheaper at $1.34 per 1M tokens blended, compared with $1.74 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-5.1 has lower latency, with a time to first token of 1.20s compared with 1.80s.

Which model has a larger context window?

Gemini 3 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 400K tokens.

निष्कर्ष

Gemini 3 Pro (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.1 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini 3 Pro जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.1 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5.1 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemini 3 Pro या GPT-5.1 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 3 Pro आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Gemini 3 Pro और GPT-5.1 में किसका API सस्ता है?+

Gemini 3 Pro की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $12.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.1 की $1.25 / $10.00 है। समग्र लागत में GPT-5.1 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Gemini 3 Pro में 2M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.1 में 400K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.1 तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Gemini 3 Pro

GPT-5.1

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Gemini 3 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.1 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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